データ収集プロセスの説明 - 2024年
データ・アグリゲーションは、さまざまなソースからデータを集め、それらを処理し、分析を受ける資格を与える。単純なクリックから複雑なトランザクションまで、オンラインで起こるあらゆることがデータ化される。インターネットは毎秒、大量のデータを生み出している。 Statistaによると、世界のデータ作成量は180ゼタバイト以上に増加すると予想されている。
データ・アグリゲーションは、さまざまなソースからデータを集め、それらを処理し、分析を受ける資格を与える。単純なクリックから複雑なトランザクションまで、オンラインで起こるあらゆることがデータ化される。インターネットは毎秒、大量のデータを生み出している。 Statistaによると、世界のデータ作成量は2025年までに180ゼタバイト以上に増加すると予想されている。
この豊富なデータをそのままにしておいても、何の役にも立たない。データの収集や加工といった価値ある作業を行うことで、このデータはビジネス洞察のための貴重なインプットとなる。この記事では、データ集計のテクニックを使ってデータを効果的に活用する方法を紹介する。
目次
- データ集約とは何か？
- なぜデータ集約なのか？
- データ集計の種類
- データ集計の時間間隔
- データ集計のステップ
- データ集約におけるプロキシ
- データ集計システムを選ぶ前に考慮すべきこと
- なぜデータ集約にProxyScrape ？
- よくある質問
- 結論
データ集約とは何か？
データ集約とは、複数のソースからのデータを統合するプロセスである。ソースはソーシャルメディア、過去のデータベース、データウェアハウス、データセット、RSSフィード、ウェブサービス、フラットファイルなどである。これらのソースからのデータはテキストだけでなく、画像、グラフィック、統計データ、複雑な関数、バイナリ値、IoT信号であることもある。これらのデータはすべて、データマーケターにとって価値あるリソースである。データマーケティング担当者は、集約されたデータに対して統計分析を行い、そこからビジネスインサイトを設計する。マーケターは複数のソースからデータを抽出し、データ集約プロセスを実行する。
なぜデータ集約なのか？
データ集計は、一般的なユーザーやビジネス・パーソンが、過去のデータの結果に基づいて意思決定を行うための重要なプロセスである。データ・アグリゲーションは、ユーザーが複数のタイプのデータを扱うのに役立つ。何も処理されていない生データは何の役にも立たない。生データは、不要なノイズを取り除き、標準的なフォーマットに変換するクリーニング・プロセスを経る必要がある。データ集約技術を使用するデータ・サイエンティストは、単にデータを収集するだけでなく、予測分析のようなビジネス・インテリジェンス技術を実行し、マーケティング・ダッシュボードを通じて結果を可視化する。
データ集計の種類
データアグリゲーションとは、広く収集されたデータをより単純な形に要約・凝縮するプロセスであり、データサイエンティストがそのデータから重要な洞察を得ることを容易にする。集計がいつ、何に基づいて行われるかに基づいて、人々は集計サービスを2つに分類する：
時間集約
時間集計は、あるリソースの複数のデータポイントを、しばらくの間収集する。例えば：ショッピングコンプレックスを経営していて、1日の終わりに1つのショッピングコンプレックスの売上データを収集するとする。ここで、集計は1つのリソース（ショッピングコンプレックス）に対して、一定の間隔（1日の終わり）で行われる。
空間的集約
空間的集計は、複数のリソースグループから一定の間隔でデータを収集する。ここで、データ収集は複数の要因に依存する。例えばあなたは複合ショッピング施設を所有しているとする。あなたは、定期的にすべての店舗の売上データを表示するために空間集約を実行します。ここでは、複合施設の個々の店舗のような複数のリソースグループで作業する。
データ集計の時間間隔
データをどのような頻度で、どのような条件で集計・収集するかについては、いくつかの概念がある。
報告期間
報告期間は、データが収集される期間を示す。特定の装置や状況のデータは、提示を目的として一定期間収集される。例えば、毎日通過する車両の詳細を記録する料金所を考えてみよう。ここで、1日が報告期間である。
粒度
粒度は報告期間とは若干異なる。この場合、データは集計処理のために一定期間にわたって収集される。粒度は収集されたデータに対して集計処理を行う際に役立つ。例料金所は通過する車両を記録する。データが10分ごとに収集される場合、粒度は10分であり、粒度の範囲は1分、2分、10分から1ヶ月まで様々である。
投票期間
ポーリング期間は、粒度の拡張プロセスである。粒度とはデータを収集する期間のことである。ポーリング期間はデータ作成にかかる時間である。有料道路システムが通過車両のデータを作成するのに10分かかると仮定する。その場合、10分がポーリング期間となる。また、5分ごとにデータを収集したい場合は、粒度は5分となる。
データ集計のステップ
データ集約とは、複数のソースからのデータを統合することである。単純に聞こえるが、データ集約には複数の処理サイクルが適切な順序で実行される。
コレクション
データ集計の第一段階はデータ収集である。収集段階では、複数のソースからデータを抽出する。ソースは必ずしも静的とは限らず、動的な場合もある。データウェアハウスや過去のデータ記録は、静的なデータソースの一部である。これらは変化しない。しかし、ソーシャルメディアのような動的なソースもあるかもしれない。ソーシャルメディア・コミュニケーションは最もインタラクティブなデータソースであり、データは刻々と変化し続ける。
例ソーシャルメディアの投稿の「いいね！」、コメント、シェア数、ウェブサイトのトラフィックは、時間とともに変化する可能性がある。この場合、データ集計プロセスはストリーミングデータを扱う必要がある。
加工
データの収集は第一段階であり、データ集計ツールはこの処理段階でプロセスを進める。このフェーズでは、生データをデータ分析プロセスに適した形式に変換する。データ処理には、データから不要なノイズを除去したり、MIN、MAX、AND、SUMのような論理演算や算術演算を実行したり、その他の複雑なデータ転送操作など、複数の操作が含まれる。
例ある企業のマーケティング担当者が、ソーシャルメディアを通じて自社製品の需要を探ろうとしている。彼はソーシャルメディアに投稿し、ユーザーの反応を追跡する。そこから、市場における製品の需要を分析することができる。最初は、データサイエンティストは投稿の「いいね！」と「嫌い」をカウントする算術演算を行う。その後、センチメンタル分析のような複雑な処理を行う。これは人々のコメントに焦点を当て、製品に対する人々の感情や意見を見つける。また、どのようなキャッチーな言葉やリンクが人々を自社製品に惹きつけるのかも追跡する。
プレゼンテーション
データ集計の最後のステップはプレゼンテーションである。データ集計ツールは通常、結果をマーケティングダッシュボードに可視化し、成功率と失敗率のビジネスインサイトを表示する。このプレゼンテーションの段階で、データ集計ツールは、ビジネスにプラスの影響を与えた要因を図表として表示する。このように複数の試行錯誤の方法を比較することで、最終的にユーザーは成功した試行からデザインパターンを予測し、ビジネスインテリジェンスレポートを構築することができる。
例ソーシャルメディアへの投稿は広告手段であるだけでなく、データアナリストが人間の行動や興味を予測するのにも役立つ。ビジネスアナリストは、顧客に有効だった方法やアプローチを強調したレポートを作成する。
データ集約におけるプロキシ
プロキシサーバーは、ネットワーク上の通信ノード間の中間サーバーとして動作する。プロキシサーバーはクライアントに代わって動作し、サーバーとネットワークからクライアントの身元を隠します。この匿名性は、ユーザーが地理的にブロックされたサイトにアクセスし、IP禁止を防ぐのに役立ちます。プロキシのこれらの特別な機能は、高速でデータ抽出を自動化することにより、データ集計プロセスを容易にします。データ集約プロセスでは、プロキシプールをローテーションして複数のプロキシを利用することができます。
データ集計システムを選ぶ前に考慮すべきこと
手作業によるデータ集計にはかなりの時間と労力がかかる。手作業によるデータ集計は、データの数だけ収集、処理、提示の段階を繰り返さなければならず、退屈に感じるかもしれない。そのため、集計プロセスをスピードアップできる自動データ集計ソフトウェアやデータ集計ツールが好まれている。適切なデータ集計システムを選択することで、プロセスの品質と標準を高めることができる。ここでは、データ集計システムを決定する前に考慮すべき要素をいくつか紹介する。
コスト効率- コストは重視すべき主な要因である。選択するデータ集約ツールは、導入予算を超えないようにする必要がある。
互換性- データアグリゲーターがすべてのデータ形式をサポートし、すべてのデータソースと互換性があることを確認する。システムは、異なるデータ形式を処理するのに十分効率的でなければならない。
スケーラビリティ- ビジネスパーソンは、必要に応じて事業規模を拡大したり縮小したりする。この場合、彼らが選択するデータ集約システムは、スケーラビリティの変化に対応する必要がある。
なぜデータ集約にProxyScrape ？
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- Proxyscrape は、大きな帯域幅を持つ効率的なプロキシを提供します。そのため、プロキシは100％のアップタイムで24時間365日データ集約プロセスに取り組むことができます。
- Proxyscrape は、制限なしで動作する高速プロキシを提供します。
- 彼らは様々な国と様々なプロトコルのプロキシを提供しています。そのため、IP禁止を減らすことができるグローバルなプロキシとなっている。
関連記事
よくある質問
よくある質問
1.どのプロキシがデータ集計に適していますか？
2.代理人を介さないデータ集約は可能か？
3.Proxyscrape はデータセンター・プロキシを提供していますか？
4.データ集約とデータ統合の違いは何ですか？
結論
データ・サイエンティストは、原子レベルのデータ・レコードを扱うために、このデータ集計技術を利用する。様々なソースからデータを収集し、価値ある洞察に変換することを期待しているのであれば、このデータ集約技術を活用しよう。データ集約プロセスを簡素化するために、コスト、互換性、スケーラビリティなどの要因を考慮し、適切なデータ集約ソフトウェアを選択する。また、適切なプロキシ・タイプを設定することで、データ集約プロセスの効率を向上させることができる。